[发明专利]用户数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种用户数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标用户关系图；目标用户关系图包括多个用户节点、用户节点之间的连接关系、各个用户节点的基础特征向量和标签特征向量；确定目标节点，基于用户节点之间的连接关系确定目标节点对应的各个邻居节点；聚合各个邻居节点的基础特征向量和标签特征向量，得到目标节点对应的基础特征聚合向量和标签特征聚合向量；拼接目标节点的基础特征向量、基础特征聚合向量和标签特征聚合向量得到目标特征增强向量；将目标特征增强向量输入目标账户状态预测模型，得到目标节点对应的目标账户的账户状态预测结果。采用本方法能够提高用户数据处理的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种用户数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的企业开始为用户提供线上服务，人们可以通过注册账户来获得企业提供的线上服务，对于企业则需要对海量的用户数据进行处理，从而预测账户状态。基于图卷积神经网络技术预测账户状态是常用的账户状态预测方法。

然而，传统方法中，在采用图卷积神经网络对用户数据进行处理时，存在对图数据信息利用不充分的问题，因此无法得到准确的用户数据处理结果。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高用户数据处理准确性的用户数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

本申请提供了一种用户数据处理方法。所述方法包括：

获取目标用户关系图；目标用户关系图包括多个用户节点、用户节点之间的连接关系、各个用户节点对应的基础特征向量和标签特征向量，标签特征向量是基于用户节点对应的账户的历史异常行为得到的；

从各个用户节点中确定目标节点，基于用户节点之间的连接关系确定目标节点对应的各个邻居节点；

聚合各个邻居节点对应的基础特征向量，得到目标节点对应的基础特征聚合向量，聚合各个邻居节点对应的标签特征向量，得到目标节点对应的标签特征聚合向量；

拼接目标节点对应的基础特征向量、基础特征聚合向量和标签特征聚合向量，得到目标节点对应的目标特征增强向量；

将目标特征增强向量输入目标账户状态预测模型，得到目标节点对应的目标账户的账户状态预测结果。

本申请还提供了一种用户数据处理装置。所述装置包括：

目标用户关系图获取模块，用于获取目标用户关系图；目标用户关系图包括多个用户节点、用户节点之间的连接关系、各个用户节点对应的基础特征向量和标签特征向量，标签特征向量是基于用户节点对应的账户的历史异常行为得到的；

邻居节点确定模块，用于从各个用户节点中确定目标节点，基于用户节点之间的连接关系确定目标节点对应的各个邻居节点；

特征聚合向量确定模块，用于聚合各个邻居节点对应的基础特征向量，得到目标节点对应的基础特征聚合向量，聚合各个邻居节点对应的标签特征向量，得到目标节点对应的标签特征聚合向量；

目标特征增强向量确定模块，用于拼接目标节点对应的基础特征向量、基础特征聚合向量和标签特征聚合向量，得到目标节点对应的目标特征增强向量；

账户状态预测结果确定模块，用于将目标特征增强向量输入目标账户状态预测模型，得到目标节点对应的目标账户的账户状态预测结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述用户数据处理方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述用户数据处理方法的步骤。